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Enregistrement W2739280409 · doi:10.5539/jas.v9n8p106

Effect of Nitrification Inhibitor and Cutting Heights on Degradability of Pearl Millet

2017· article· en· W2739280409 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Staciarini Corrêa, Aldi Fernandes de Souza França, Roberto Toledo de Magalhães, Emmanuel Arnhold, Adesvaldo José e Silva-Junior, Leonardo Guimarães de Oliveira

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyForageRandomized block designNitrificationNitrogenFertilizerNutrientCropDry matterPearlNitrateAmmoniumNeutral Detergent FiberFactorial experimentChemistryAnimal scienceBiologyMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pearl millet crop has been increasingly growing in Brazilian Savanna and it is already being used as cover crop between annual crops. The plant has great forage potential, besides being a nutrient recycling plant due to its peculiar root system. This study was developed in order to assess the pearl millet nutritional value when submitted to nitrogen fertilizer. It was evaluated the effect of nitrogen fertilizer (ammonium sulfate nitrate) treated with the nitrification inhibitor 3,4-dimethyl pyrazole phosphate (DMPP) on the ruminal degradability of two pearl millets’ cultivars, under four nitrogen fertilization levels (0, 45, 90 and 180 kg ha-1) and pre-cutting heights (0.70, 0.80 and 0.90 m). The experimental design was a randomized block design in a factorial 3 × 4 (3 cutting heights × 4 nitrogen doses) with three replications. Data were submitted to analysis of variance and means were compared by Tukey test at 5% probability. The DMPP treated Nitrogen, in high doses, increased the dry matter, crude protein and neutral detergent insoluble fiber degradability in pearl millet handled at 0.90 m. The combination of fertilization with 45 or 90 kg ha-1 of nitrogen treated with DMPP, with the management of millet at 0.70 or 0.80 m did not favored the forage nutritional quality, indicating that in these treatments, the ratio between the availability of nitrogen in ammonium and nitrate forms may have been detrimental to the plants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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